如今，全球各种组织在网络安全上花费了数十亿美元。为了构建更智能、更安全的安全系统，人工智能已经成为了一个很好的解决方案，可以用于预测和检测可疑的网络活动，如网络钓鱼或未经授权的入侵。 本书介绍并演示了热门和成功的人工智能方法和模型，可以用于检测潜在的攻击和保护企业的系统。您将学习机器学习和神经网络在网络安全中的作用，以及网络安全中的深度学习，你还将学习如何将人工智能应用于构建智能防御机制。进一步地，您将能够在各种应用中采取这些策略，包括垃圾邮件过滤器、网络入侵检测、僵尸网络检测和安全身份验证。 最后，您将可以开发智能系统，用于检测异常、可疑的模式和攻击，使用人工智能实现强大的网络安全防御。

阿尔法狗接连打败李世石、柯洁，无人驾驶汽车从科幻慢慢变为现实，人工智能正在全世界如火如荼地“跑马圈地”。我们正在被一个前所未有的以智能技术为核心驱动力的新型社会裹挟着前行。随着智能时代的来临，每个企业和个人都在经受着前所未有的挑战，但挑战与机遇并存，我们要积极探索，紧跟前沿，才能在这波智能化浪潮中不致被淘汰。本书通过丰富鲜活的企业案例，帮助我们梳理分析人工智能及其相关的机器学习、超级计算、云端服务、网络安全等前沿领域的发展现状及方向，总结这些企业在智能时代下的应对之策及成功经验，为之后企业的发展转型等提供了很好的参考借鉴。

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本书在简要介绍人工智能发展历程、世界各国人工智能战略规划之后，重点围绕人工智能安全主题，提出人工智能安全体系架构，讨论了人工智能助力安全、人工智能内生安全、人工智能衍生安全等相关内容，并深入研究了人工智能安全伦理准则。本书还详细分析了人工智能行为体及其可能引发的安全问题，提出了人工智能保险箍的解决方案，并给出了人工智能行为体的安全评估与检测方法。本书最后还探讨了人工智能的前沿技术，以及人工智能安全的未来发展趋势。本书适合人工智能及安全领域的研究人员、管理人员以及广大爱好者阅读。

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本书着眼于人工智能自身的安全问题，旨在将当前人工智能安全的基础问题、关键问题、核心算法进行归纳总结。本书的定位是学习人工智能安全的入门书籍，因此先详细介绍了人工智能安全相关的基础知识，包括相关的基础算法和安全模型，使得读者明确人工智能面临的威胁，对人工智能安全有一个大体的概念和初步认识。然后将人工智能系统的主要安全威胁分为模型安全性威胁和模型与数据隐私威胁两大类。模型安全性威胁主要包括投毒攻击、后门攻击、对抗攻击、深度伪造。模型与数据隐私威胁主要包括窃取模型的权重、结构、决策边界等模型本身信息和训练数据集信息。 本书在介绍上述经典攻击技术的同时，也介绍了相应的防御方法，使得读者通过这些攻击了解人工智能模型的脆弱性，并对如何防御攻击的方法、如何增强人工智能模型的鲁棒性有一定的思考。本书主要从隐私保护的基本概念、数据隐私、模型窃取与防御三个维度来介绍通用的隐私保护定义与技术、典型的机器学习数据隐私攻击方式和相应的防御手段，并探讨了模型窃取攻击及其对应的防御方法，使得读者能够直观全面地了解模型与数据隐私并掌握一些经典算法的整体实现流程。这本书还介绍了真实世界场景中不同传感器下的对抗攻击和相应的防御措施以及人工智能系统对抗博弈的现状。相比于数字世界的攻击，真实世界的攻击更需要引起人们的关注，一旦犯罪分子恶意利用人工智能系统的漏洞，将会给人们的生产生活带来安全威胁，影响大家的人身安全、财产安全还有个人隐私。读者可以通过阅读此书的知识内容及相关经典案例了解掌握人工智能系统面临的攻防技术，了解如何在前人的基础上，研究出针对各种攻击的防御方法，为可信人工智能助力。 本书适合期望入门人工智能安全的计算机相关专业的学生、技术工作者，人工智能领域的从业人员，对人工智能安全感兴趣的人员，致力于建设可信人工智能的人员。

本书首先从人工智能的定义讲起，就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的知识表示、机器学习、神经网络与深度学习、智能语音技术、计算机视觉、自然语言处理和知识图谱技术等基础知识，并通过人工智能在医疗、交通、生活、金融、零售、安防中的经典的成功应用案例让读者更好的了解人工智能技术的发展和我们生活的关切度。最后对人工智能的未来进行了展望，提出人工智能背景时代下大学生就业和创业前景和机遇，帮助大学生应对人工智能背景下的职业规划。形成一个融理论教学、科学训练、创新实践为一体的过程化的人工智能课程体系和协同培养机制，使所培养的人才在基础知识、专业知识、实践能力、创新能力、伦理道德以及科学与职业素质等方面得到全面均衡的发展。

本教材较为系统地介绍了人工智能应用场景下的数据采集、数据处理、数据标注等技术。全书分为4篇，共12个项目，包括了解数据采集、了解网络数据采集、了解端侧数据采集、数据存储与加载、了解数据处理、图像数据处理、文本数据处理、了解数据标注、图像数据标注、文本数据标注、深度学习图像分类应用实战、深度学习情感分析应用实战等内容。本教材以企业用人需求为导向、以岗位技能和综合素质为核心，通过理论与实战相结合的方式组织内容，以培养能够根据项目需求完成数据的采集、处理、标注等的人才。 本教材可用于1+X证书制度试点工作中的人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书（初级）的教学和培训，也适合作为中等职业学校、高等职业院校、应用型本科院校人工智能相关专业的教材，还适合作为需补充学习深度学习应用开发知识的技术人员的参考用书。

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